Online Recommendation의 진수를 보여주는 Hunch

Hunch는 회원들에게 몇가지 질문을 하고 그 질문에 대한 답과 회원들이 수시로 제시하는 좋고 싫음의 feedback들을 분석해서 다양한 분야에 대해 각 회원들에게 recommendation을 제공한다. 질문과 recommend 하는 분야와는 거의 관계가 없으며, 회원이 답하는 질문의 수와 좋고 싫음의 feedback 수가 증가할수록 그 회원에게 제공되는 recommendation의 정확도는 높아진다.

Hunch는 수많은 회원들이 제시한 질문에 대한 답과 feedback간의 상관관계를 분석해서 recommendation을 제공한다.    Hunch가 발견한 몇가지 재미있는  상관관계를 소개하면,

  • 외계인들이 지구인들을 납치하고 있다는 설을 믿고 있는 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 Pepsi 콜라를 즐겨 마시는 경향이 크다.
  • 매일 신선한 과일을 먹는 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 고가의 Canon EOS 7D 카메라를 갖고 싶어할 가능성이 크다.
  • 샌드위치를 대각선으로 자르는 사람들은 수직으로 자르는 사람들에 비해 남성용 Ray-Ban 선그래스를 선호할 가능성이 크다.

Hunch는 Twitter 가입자들을 대상으로 Twitter Predictor 게임도 제공한다.   누구든지 twitter user id를 입력하면 이 게임을 할 수 있는데,  게임에 참여하는 twitter 사용자에게 여러 가지 질문을 던지고 각 질문에 대해 사용자가 제시하는 답을 Hunch가 예측해서 맞추는 방식으로 진행된다.    Hunch는 twitter 사용자가 지금까지 입력한 메시지들을 분석해서 각 질문에 대한 그의 답을 추정하는데, 나의 경우 정확도가 90% (10개 질문 중 정답이 9개)에 달했다.   대단하다.

Source: The Art of Online Recommendations

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